在Pandas中DataFrame数据合并，连接
（concat,merge,join）的实例
最近在⼯作中，遇到了数据合并、连接的问题，故整理如下，供需要者参考~
⼀、concat：沿着⼀条轴，将多个对象堆叠到⼀起
concat⽅法相当于数据库中的全连接（union all），它不仅可以指定连接的⽅式（outer join或inner join）还可以指定按照某个轴进⾏连接。与数据库不同的是，它不会去重，但是可以使⽤drop_duplicates⽅法达到去重的效果。
concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):
当axis=0时，pd.concat([obj1, obj2])的效果与obj1.append(obj2)是相同的；当axis=1时，pd.concat([obj1, obj2], axis=1)的效果与pd.merge(obj1, obj2, left_index=True, right_index=True, how='outer')是相同的。
merge⽅法的介绍请参看下⽂。
参数介绍：
objs：需要连接的对象集合，⼀般是列表或字典；
axis：连接轴向；
join：参数为‘outer'或‘inner'；
join_axes=[]：指定⾃定义的索引；
keys=[]：创建层次化索引；
ignore_index=True：重建索引
举例：
df1=DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d'])
df2=DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['b','d','a'])
a    b    c    d
0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944
1 1.358759 1.159369 -0.532110 2.183934
2 0.532117 0.788350 0.703752 -2.620643
0 -0.316156 -0.707832    NaN -0.416589
1 0.406830 1.34593
2    NaN -1.874817
a    b    c    d
0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944
1 1.358759 1.159369 -0.532110 2.183934
2 0.532117 0.788350 0.703752 -2.620643
3 -0.316156 -0.707832    NaN -0.416589
4 0.406830 1.345932    NaN -1.874817
⼆、merge：通过键拼接列
多表left join
类似于关系型数据库的连接⽅式，可以根据⼀个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应⽤场景是，针对同⼀个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到⼀张表⾥⾯。
merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
参数介绍：
left和right：两个不同的DataFrame；
how：连接⽅式，有inner、left、right、outer，默认为inner；
on：指的是⽤于连接的列索引名称，必须存在于左右两个DataFrame中，如果没有指定且其他参数也没有指定，则以两个DataFrame列名交集作为连接键；
left_on：左侧DataFrame中⽤于连接键的列名，这个参数左右列名不同但代表的含义相同时⾮常的有⽤；
right_on：右侧DataFrame中⽤于连接键的列名；
left_index：使⽤左侧DataFrame中的⾏索引作为连接键；
right_index：使⽤右侧DataFrame中的⾏索引作为连接键；
sort：默认为True，将合并的数据进⾏排序，设置为False可以提⾼性能；
suffixes：字符串值组成的元组，⽤于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后⾯附加的后缀名称，默认为('_x', '_y')；copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提⾼性能；
indicator：显⽰合并数据中数据的来源情况
举例：
# 1.默认以重叠的列名当做连接键。
df1=DataFrame({'key':['a','b','b'],'data1':range(3)})
df2=DataFrame({'key':['a','b','c'],'data2':range(3)})
<(df1,df2)  #没有指定连接键，默认⽤重叠列名，没有指定连接⽅式
data1 key data2
0  0  a  0
1  1  b  1
2  2  b  1
# 2.默认做inner连接（取key的交集），连接⽅式还有（left,right,outer)，制定连接⽅式加参数：how=''
<(df2,df1)
data2 key data1
0  0  a  0
1  1  b  1
2  1  b  2          #默认内连接，可以看见c没有连接上。
<(df2,df1,how='left')  #通过how，指定连接⽅式
data2 key data1
0  0  a  0
1  1  b  1
2  1  b  2
3  2  c  NaN
# 3.多键连接时将连接键组成列表传⼊，例：pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']
right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],
'key2':['one','one','one','two'],
'lval':[4,5,6,7]})
left=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],
'key2':['one','two','one'],
'lval':[1,2,3]})
right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],
'key2':['one','one','one','two'],
'lval':[4,5,6,7]})
<(left,right,on=['key1','key2'],how='outer') #传出数组
key1 key2 lval_x lval_y
0 foo one    1    4
1 foo one    1    5
2 foo two    2  NaN
3 bar one    3    6
4 bar two  NaN    7
# 4.如果两个对象的列名不同，可以分别指定，例：pd.merge(df1,df2,left_on='lkey',right_on='rkey')
df3=DataFrame({'key3':['foo','foo','bar','bar'], #将上⾯的right的key 改了名字
'key4':['one','one','one','two'],
'lval':[4,5,6,7]})
<(left,df3,left_on='key1',right_on='key3') #键名不同的连接
key1 key2 lval_x key3 key4 lval_y
0 foo one    1 foo one    4
1 foo one    1 foo one    5
2 foo two    2 foo one    4
3 foo two    2 foo one    5
4 bar one    3 bar one    6
5 bar one    3 bar two    7
三、join：主要⽤于索引上的合并
join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False):
其参数的意义与merge⽅法中的参数意义基本⼀样。
以上这篇在Pandas中DataFrame数据合并，连接(concat,merge,join)的实例就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。